AI-For-Beginners/translations/et

Tehisintellekt algajatele – õppekava

AI algajatele – sketchnote autorilt @girlie_mac

Avasta tehisintellekti (AI) maailm meie 12-nädalase ja 24-õppetunniga õppekavaga! See sisaldab praktilisi tunde, teste ja laboritöid. Õppekava on algajasõbralik ning hõlmab tööriistu nagu TensorFlow ja PyTorch ning ka tehisintellekti eetikat.

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Kui soovid toetada täiendavaid tõlkekeeli, leiad toetatud keeled siit

Liitu kogukonnaga

Mida sa õpid

Kursuse mõttekaart

Selles õppekavas õpid:

• Erinevaid tehisintellekti lähenemisi, sealhulgas "head vana" sümboolset lähenemist koos teadmiste esindamise ja järeldamisega (GOFAI).
• Närvivõrke ja sügavat õppimist, mis on tänapäevase AI tuum. Selgitame nende oluliste teemade taga olevaid kontseptsioone kahe populaarse raamistiku – TensorFlow ja PyTorch – abil.
• Närviarhitektuure piltide ja teksti töötlemiseks. Käsitleme hiljutisi mudeleid, kuid võib-olla mitte kõige tipptasemel.
• Vähem levinud AI lähenemisi, nagu geneetilised algoritmid ja mitmeagendilised süsteemid.

Mida me selles õppekavas ei käsitle:

Leia kõik selle kursuse lisamaterjalid meie Microsoft Learn kollektsioonist

• Ärilised juhtumid, kus kasutatakse AI äris. Soovitame läbida Microsoft Learnis Sissejuhatus AI-sse ärikasutajatele õpitee või AI ärikool, mis on välja töötatud koostöös INSEADiga.
• Klassikalist masinõpet, mida on põhjalikult kirjeldatud meie Masinõppe algajate õppekavas.
• Praktilisi AI rakendusi, mis on loodud kasutades Kognitiivseid teenuseid. Selleks soovitame alustada Microsoft Learn moodulitest nägemise, loomuliku keele töötlemise, Generatiivse AI-ga Azure OpenAI teenuses ja teised.
• Spetsiifilisi ML pilveraastruktuure, nagu Azure Machine Learning, Microsoft Fabric või Azure Databricks. Soovitame kasutada õpiteid Masinõppe lahenduste loomine ja haldamine Azure Machine Learninguga ja Masinõppe lahenduste loomine ja haldamine Azure Databricksiga.
• Vestluslikku AI-d ja vestlusroboteid. Selleks on eraldi Vestluslike AI lahenduste loomise õpitee ning lisaks võid vaadata seda blogipostitust täpsemaks ülevaateks.
• Sügavat matemaatikat sügava õppimise taga. Selleks soovitame raamatut Deep Learning autoritelt Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ja Aaron Courville, mis on saadaval ka veebis aadressil https://www.deeplearningbook.org/.

Õrnaks sissejuhatuseks pilvepõhisesse AI-sse võid kaaluda Alustamist tehisintellektiga Azure’is õpiteed.

Sisu

	Õppetunni link	PyTorch/Keras/TensorFlow	Labor
0	Kursuse seadistamine	Arenduskeskkonna seadistamine
I	Sissejuhatus AI-sse
01	Sissejuhatus ja AI ajalugu	-	-
II	Sümboolne AI
02	Teadmiste esindamine ja ekspertsüsteemid	Ekspertsüsteemid / Ontoloogia /Kontseptsioonigraafik
III	Sissejuhatus närvivõrkudesse
03	Perceptron	Märkmik	Labor
04	Mitmekihiline perceptron ja oma raamistik	Märkmik	Labor
05	Raamistike sissejuhatus (PyTorch/TensorFlow) ja ületreenimine	PyTorch / Keras / TensorFlow	Labor
IV	Arvutinägemine	PyTorch / TensorFlow	Avasta arvutinägemine Microsoft Azure’is
06	Sissejuhatus arvutinägemisse. OpenCV	Märkmik	Labor
07	Konvolutsioonilised närvivõrgud & CNN arhitektuurid	PyTorch /TensorFlow	Labor
08	Eeltreenitud võrgud ja ülekandõpe ja Treenimisnipid	PyTorch / TensorFlow	Labor
09	Autoenkooderid ja VAE-d	PyTorch / TensorFlow
10	Generatiivsed vastandvõrgud ja kunstilise stiili ülekandmine	PyTorch / TensorFlow
11	Objekti tuvastamine	TensorFlow	Labor
12	Semantiline segmentimine. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Loodusliku keele töötlemine	PyTorch /TensorFlow	Avasta loodusliku keele töötlemine Microsoft Azure’is
13	Teksti esitus. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantilised sõnaesitlused. Word2Vec ja GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Keelemudelid. Oma esitluste treenimine	PyTorch / TensorFlow	Labor
16	Rekursiivsed närvivõrgud	PyTorch / TensorFlow
17	Generatiivsed rekursiivsed võrgud	PyTorch / TensorFlow	Labor
18	Transformers. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Nimetatud üksuste tuvastamine	TensorFlow	Labor
20	Suurte keelemudelite, promptide programmeerimine ja vähese andmekogusega ülesanded	PyTorch
VI	Muud tehisintellekti tehnikad
21	Geneetilised algoritmid	Märkmik
22	Sügav tugevdamisõpe	PyTorch /TensorFlow	Labor
23	Mitmeagendilised süsteemid
VII	Tehisintellekti eetika
24	Tehisintellekti eetika ja vastutustundlik AI	Microsoft Learn: Vastutustundliku AI põhimõtted
IX	Lisad
25	Mitmemodaalsed võrgud, CLIP ja VQGAN	Märkmik

Igas õppetükis on

• Eelnev lugemismaterjal
• Käivitatavad Jupyteri märkmikud, mis on sageli raamistikule spetsiifilised (PyTorch või TensorFlow). Käivitatav märkmik sisaldab ka palju teoreetilist materjali, seega teema mõistmiseks tuleb läbi töötada vähemalt üks märkmiku versioon (kas PyTorch või TensorFlow).
• Mõne teema puhul on saadaval laborid, mis annavad võimaluse õpitut rakendada konkreetse probleemi lahendamisel.
• Mõned osad sisaldavad linke MS Learn moodulitele, mis käsitlevad seotud teemasid.

Alustamine

🎯 Uus AI-s? Alusta siit!

Kui oled tehisintellektiga täiesti uus ja soovid kiireid, praktilisi näiteid, vaata meie Algajatele sobivad näited! Nende hulka kuuluvad:

• 🌟 Tere, AI maailm - Sinu esimene AI programm (mustrituvastus)
• 🧠 Lihtne närvivõrk - Ehita närvivõrk nullist
• 🖼️ Pildiklassifikaator - Klassifitseeri pilte koos põhjalike kommentaaridega
• 💬 Teksti meeleolu - analüüsi positiivset/negatiivset teksti

Need näited aitavad sul AI kontseptsioone paremini mõista enne kogu õppekava läbimist.

📚 Täieliku õppekava seadistamine

• Oleme loonud seadistuse tunni, mis aitab sul arenduskeskkonna üles seadistada. - Õpetajatele oleme loonud ka õppekava seadistuse tunni!
• Kuidas koodi käivitada VSCode’is või Codepaces

Järgi neid samme:

Forki hoidla: klõpsa selle lehe paremas ülanurgas nuppu "Fork".

Klooni hoidla: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Ära unusta sellele hoidlaile tärni (🌟) panna, et seda hiljem lihtsam leida.

Kohtumine teiste õppijatega

Liitu meie ametliku AI Discord serveriga, et kohtuda ja suhelda teiste selle kursuse õppijatega ning saada tuge.

Kui sul on toote tagasisidet või küsimusi arendamise ajal, külasta meie Azure AI Foundry arendajate foorumit

Testid

Märkus testide kohta: Kõik testid asuvad kaustas Quiz-app aadressil etc\quiz-app või veebis siin. Need on seotud õppetundidega, testirakendust saab käivitada lokaalselt või paigaldada Azure’i; järgi juhiseid quiz-app kaustas. Testid lokaliseeritakse järk-järgult.

Abi vajatakse

Kas sul on ettepanekuid või oled leidnud kirjavigu või koodivigu? Ava probleem või loo pull request.

Eriline tänu

• ✍️ Peamine autor: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Toimetaja: Jen Looper, PhD
• 🎨 Sketchnote’i illustraator: Tomomi Imura
• ✅ Testide looja: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Põhikontribuudid: Evgenii Pishchik

Teised õppekavad

Meie meeskond toodab ka teisi õppekavasid! Vaata:

Azure / Edge / MCP / Agendid

---

Generatiivse AI sari

---

Põhiõpe

---

Copilot sari

Abi saamine

Kui jääd hätta või sul on küsimusi AI rakenduste loomise kohta, liitu teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui sul on toote tagasisidet või ehitamise ajal vigu, külasta:

---

Vastutusest loobumine: See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellekti tõlketeenust Co-op Translator. Kuigi püüame täpsust, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti mõistmiste eest.